不会还有小伙伴在做数据分析时只知道用Python解决问题吧随着大数据时代的来临数据分析行业水涨船高很多朋友都想通过学习数据分析掌握进入时下多金的数据分析行业。经常有小伙伴问我我们该怎么选择数据分析工具那么多数据分析工具而我只知道Python有没有好用的工具可以推荐的别急今天我们就来好好说道说道。一、为什么要做大数据分析大数据分析的主要目的是辅助公司决策提升工作效率。对于企业来说跟进时代跟进潮流无疑是非常重要的。之前红极一时的手机厂商诺基亚由于拒绝用安卓系统继续用自己研发的塞班系统因此就被时代所抛弃。后来重新应用安卓系统即使这样也不能重回公司巅峰了。这种案例真的太多了企业应该引以为戒。二、大数据分析的流程明确分析目的与框架数据收集数据处理数据分析数据展现撰写报告三、工具的选择大数据分析工具可以有很多种大多数做数据分析的人会用到数据分析数据可视化这2个部分所以我就从这2个方面讲一讲。1、excelexcel可以说是一款非常基础的大数据分析工具了很多人都是用excel进行大数据分析入门学习的。别看excel是一款基础大数据分析工具其实excel具有非常全的大数据分析功能非常适合于大数据分析新人。优点新人友好度高易于上手使用方便不需要多掌握一门操作语言操作简单学习成本低缺点共享方面excel是以电子表格形式进行大数据分析的不易于数据共享。经常需要共享数据的人一定很崩溃。数据源当所需要的数据源有多个时整合数据源非常麻烦可视化excel可以完成基本的可视化操作。但是excel是静态的数据有变动时操作麻烦。2、tableautableau在国外属于大数据分析工具的佼佼者了是一款比较专业的大数据分析工具。优点专业性强适合高需求人士操作数据清理/调整、检查/筛选数据、联接/合并数据都拥有着比较体系的数据加工策略属性设置非常灵活。缺点学习方面操作难度较大学习成本高本土适应性外国产商解决国内企业数据问题能力较差数据源可以连接国际主流数据库但不支持连入部分国内数据库3、finebifinebi是主流BI大数据分析工具占据了国内16.3%的商业智能市场具有良好的大数据分析和数据可视化能力。’优点新人友好度好可以进行自助式大数据分析支持多种数据源连接适应国内数据市场易于操作可以通过拖拽来对数据分析报表进行编辑适应国内环境有一种套针对国内企业问题的解决方案缺点性能不是很稳定现在的BI最大的问题就是在实际环境中测试达不到该有的效果阿里的也是一样BI还有很长的一段路要走相比于tableau就显得比较低调还得不到该有的认可4、pythonpython是一种跨平台的高级编程语言可以应用在多个领域尤其是大数据分析领域。而且python拥有umpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython多种工具在大数据分析中很有优势。优点编程能力强。除了数据分析还可以爬虫、写游戏等简单易学和java相比python的学习还是非常简单的缺点不能拖拽数据进行分析对于没有编程基础的人来说较难理解在处理大数据时效率不高5、finereportfinereport在做报表的同时还具有非常好的可视化功能可以制作公司可视化大屏。数据可视化可以将做好的大数据更好的展现出来finereport内置多种可视化模版还可以做动态报表优点纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身可以直连数据库支持多种数据库支持报表管理、报表权限分配等多种功能缺点数据量大时不易对数据进行搜索。不过在新更新的finereport八月版中已经增加了目录管理搜索功能。四、总结不同的大数据分析工具有着不同的适用场所。在对大数据分析工具的选择时还是应该根据公司或者个人的实际需求来做决定。文章来源网络 版权归原作者所有上文内容不用于商业目的如涉及知识产权问题请权利人联系小编我们将立即处理